AIGC时代，新闻把关如何应对？

作者：李姿萱 石冰冰

2025年以来，以DeepSeek为代表的AI技术在大数据分析、人工智能生成内容(AIGC）、信息精准分发等方面取得了突破。但是AIGC在数据采集、整合和挖掘方面的高维能力也让新闻生产中把关人的角色发生了显著转变。

传统把关人可以依据一定标准决定哪些信息能够继续在传播渠道中流动、哪些信息被阻拦，然而在AIGC时代，不仅把关人的角色被重新定义，把关能力、把关内容、把关环节也要遵循新形势下发展的新标准。

特别是进入2025年，新闻业在平台霸权、创作者冲击与AI革命的三重夹击中迎来转折点。面对新挑战，新闻把关只有在流量与责任、技术赋能与人的主体性间实现平衡，才能营造健康、有序的信息传播环境。

AIGC给新闻生产带来的挑战

(一)冲击新闻真实性

随着人工智能技术的精进，AIGC效果日益接近人工，令人难辨真伪，给新闻生产带来极大干扰，也挑战着公众甄别真假的能力。

首先是假新闻问题。这主要与AI使用的语料库规模有限和品质参差不齐密切相关。语料，即用于训练人工智能模型的原始文本数据，是AI系统理解和生成语言的基础。由于AI没有真实世界的体验，它的所有“认知”都来自训练数据，数据作为信息的基本单位，一定程度上“表征”了客观事实。

AI通过自动化生成内容提高了生产效率，但同时也掩盖了原始信息来源，带来了信息透明度降低的问题，使得受众难以追溯信息的真实性和准确性。

此外，人类研发AI的方式和机制使其通常具备出色的逻辑推演和数据包装能力，让它能够模拟人的创造性思维，进行类人化的反馈内容生成，且产出的内容注重逻辑性和完整性。

在脱离实际验证的情况下，AIGC依旧可以进行表面上符合逻辑的“推断”，即便核心观点存在错误或缺乏科学依据，也可以被完美包装成严谨可靠的内容，以做到“更懂”用户。特别是大模型在辨识非现实的虚构内容与想象内容方面存在显著困难，往往导致AI在对话或内容生成中产生不符合事实的“幻觉”。

(二)加剧“信息茧房”效应

AIGC凭借强大的算法和数据处理能力，在新闻生产中发挥着越来越重要的作用，但算法推荐技术容易成为资本和流量的推手，加大受众的信息鸿沟，使受众逐渐被困于“信息茧房”之中。

根据美国传播学者蒂奇纳(P. Tichenor)、多诺霍(G. Donohue)和奥里恩(C. Olien)在1970年发表的《大众传播流动和知识差别的增长》一文，信息传播的不平等可能导致不同群体之间的知识差距进一步拉大，产生知识沟假设(knowledge-gap)。在AIGC视域下，如果算法存在偏见或误判，这种不平等现象可能更为严重。

比如，社交媒体、新闻聚合等商业性平台通过算法推荐，将地理接近性转化为数据画像的心理接近性，这种接近性参数的再造虽提升了传播到达率，但会导致公共议题的碎片化解构。

还有的商业性平台将“趣味性”指标量化，基于用户兴趣和关注点提供个性化内容，造就了一个个封闭隔绝且不断自我强化的观念堡垒，导致用户只愿看自己愿意看到的，只愿相信自己愿意相信的，进而有可能使长期处于“信息茧房”中的个体形成盲目的自我认知，把个人看法视为绝对真理，加强了知识沟的作用，使得阶层的知识差距进一步拉大。

(三)引发价值观与伦理困境

由于AIGC由内在的数据和算法所控制，使用者的主观意图、难以窥视的算法、被肆意抓取的数据等都使AIGC面临更多的伦理争议，引发了一系列伦理问题和潜在风险，直接关系到社会信任、媒体责任与公共利益。

OpenAI的一次风险测试结果显示，在输入“婚礼”“餐厅”等词时，系统偏向于输出带有西式场景的图片；而当输入“CEO”“律师”等关键词时，系统则更偏向高频生成男性和白色人种的图像。

特别是AIGC应用于新闻生产时，会出现情感计算与新闻伦理的对抗。AI通过强大的语言理解和情感分析能力在秒懂人的情感上表现出惊人的能力，比如ChatGPT-4的sentiment analysis模块就可以生成32种情感语调的报道。

但算法对“共情”的量化处理很有可能导致情感异化，尤其在灾难报道中，AIGC可能将伤亡数字与情感词汇进行概率匹配，在很大程度上会消解灾难报道应有的敬畏感。

造成这一问题的根源是AI缺乏对世界的“理解”与“价值观”，因此在训练时须加强其“认知架构”，引入符号逻辑、因果推理与伦理约束，让生成式AI大模型更像“人”。

AIGC时代把关机制的变革趋势

(一)“创作者化”冲击新闻原则

新闻传播或信息生产是有目的的取舍选择和加工活动，基于传媒的立场、方针和价值标准，也受到媒介经营、受众需求和社会背景等多种因素的制约。

既有关于“新闻把关”的研究通常将“把关”理解为一系列新闻工作实践的组合，这些实践由新闻编辑室的具体情况决定，涉及记者及其与新闻输入、新闻文化、工作组织和技术基础设施之间的互动。

传统媒体时代，记者、编辑等具备话语权和专业能力的群体通过筛选、编辑和发布信息对信息的流通进行严格管控，扮演着把关人的角色。

AIGC时代，“人人可成为内容生产者”与新闻专业主义的冲突引发了广泛争议。由于AIGC的低成本与高产出导致“信息洪水”。

一方面，创作者为追求流量可能利用AI工具制造情绪化标题或阴谋论内容，挤压基于事实的严肃新闻生存空间；另一方面，AIGC常缺乏透明信源，传统新闻的交叉验证原则被架空，用户难以区分AIGC与人工采编内容，信任危机蔓延至整个信息生态，加之平台算法倾向于推荐高互动内容，导致基于事实的理性报道被边缘化，形成“后真相”循环。

(二)主流媒体把关权转移到平台

AIGC时代，算法、人工编辑和用户之间的关系被重新定义。

在生产端，过去信源主要由记者编辑、官方渠道把控，信源相对可控，但AIGC可以抓取全网数据，也可能使用伪造的内容，甚至用算法生成的内容，信源控制权相对分散，不仅增加了核实难度，还导致责任追溯困难。

特别是随着AIGC技术的快速发展和广泛应用，主流媒体在新闻生产上的把关权逐渐转移到社交媒体和聚合平台，它们通过算法推荐成为“隐性把关人”，影响着内容的可见度。

在受众端，过去用户被动接收信息、参与度低。而AIGC时代，用户从新闻接收者变为新闻生产者，AI可以整合用户评论、社交媒体动态作为新闻素材，这使得UGC (用户生成内容)被纳入整个生产链，算法可以根据用户偏好定制新闻，削弱了公共议题的多元讨论，形成隐性内容控制。

比如AI的“观点霸权”，就是基于巨量偏见意见人群数据生成的畸形价值观对现实社会中的主流观念产生压迫和挤兑。

(三)专业媒体信任生产效能回归

新闻生产把关是一个多环节、系统性的工作，不仅需要把握新闻价值和新闻要素，在政治关、政策关、导向关等方面都要严格把控，由此构建起了专业媒体的价值观壁垒。

当下，AI生成内容带来的可信度危机成为亟待解决的社会议题，AI生成内容引发的可信度危机与专业媒体的价值观壁垒之间的博弈，正在重构数字时代的媒体竞争格局，这种结构性矛盾既揭示了技术赋能的边界，也凸显了专业主义在信息过载时代的稀缺价值。

在AIGC以日均50亿条速度扩张的当下，专业媒体的核心竞争优势正从“信息传递效率”转向“信任生产效能”。

以《纽约时报》推出的“新闻出处溯源”区块链项目进行虚假新闻治理为例，通过利用超级账本(Hyperledger Fabric)区块链网络，所有共享的元数据都被记录，每一位用户和每一次传播的数据都纳入行动者网络中，这种溯源可视技术的赋能，使得“透明性”的新闻生产能够为新闻真实性保驾护航。

虽然人工核查远远比不上信息的传播速度，但借助技术的辅佐形成技术增强型信任，将价值观转化为可感知、可验证、可交互的新型产品形态，成为专业媒体留存用户的核心抓手。

AIGC生产模式下新闻把关的应对策略

(一)重塑流量主权

智能传播语境下，新主体的出现令新闻把关研究迫切需要回应人机协作产生的传播伦理问题、数据操纵问题乃至“黑箱”中的复杂决策问题等，如传统的新闻机构正在适应社交媒体平台的算法逻辑，导致它们将把关权力让渡给平台，并且正在“重新调整其实践，使之适应当时支配整个媒体格局的新算法逻辑”。

值得注意的是，流量主权的丧失将导致新闻业“慢性失血”，如规则的失控，算法推荐机制导致严肃新闻被娱乐化内容挤压；又如身份的消解，新闻内容被拆解为信息碎片，用户记住的是“平台推送了一条新闻”，而非“某媒体发布了报道”。

因此，新闻机构应着重于算法模型的优化与训练，通过数据优化，构建高质量、合规的新闻语料库，过滤虚假与低质信息，识别并剔除训练数据中的谣言、“标题党”、未经核实的“自媒体”内容；训练垂直领域AI模型，用于个性化新闻推荐、用户行为分析，摆脱对第三方平台算法的绝对依赖。

此外，新闻机构需要的不仅是流量自主权，更是重新证明自身不可替代的价值，当AIGC“幻觉输出”泛滥时，专业媒体的核实能力将成为稀缺资产，当平台用AI生成海量浅层信息时，调查报道、跨界解读等人脑的认知增量将更具竞争力。

例如，2024年9月，半岛都市报清渠舆情态势感知系统上线AI模块——清渠AI，打造出可交互的“智搜”“瞬析”“秒看”“智报”等特色模块。DeepSeek出现后，清渠又通过本地化部署和知识库建设，快速将其应用在舆情全链路实践中。围绕场景适配化、实操便利化、分析全景化、交互智能化、研判精准化的原则，清渠AI初步实现了“生成即结果、模型即服务”的应用效果。

(二)从“对抗叙事”到“共生进化”

在AIGC技术推动内容生产的浪潮中，新闻机构与个人创作者的“共生关系”已成为不可回避的趋势。

新闻机构若能将个人IP的灵活性与机构公信力深度融合，将新闻机构的事实核查和深度内容，与创作者的补充性视角和即时性信息形成有效互补，可能开辟一条对抗平台霸权、重塑影响力的新路径。

比如，在范式转型方面，新闻机构须转型为“引力核心”，通过提供事实核查云服务、版权保护联盟、分布式传播网络等基础设施吸引创作者形成“星系生态”。以大众新闻客户端全新特色频道V-IP为例，其吸引入驻的大V超百位，全网总粉丝数突破1.2亿，正能量大V集聚态势逐渐显现。

在技术赋能方面，新闻机构可以允许签约创作者调用数据库生成可视化草稿，加强创作协同，同时自动嵌入防篡改水印，解决个人创作中的资源短缺与版权隐患。

新闻机构与个人创作者的关系不应是非此即彼，而是可以借助AIGC技术构建新型知识生产共同体。对于新闻机构来说，可以将组织能力转化为“可信度基础设施”，通过为创作者提供验证赋能、风险兜底、长尾变现等实现影响力杠杆化；对于创作者来说，以个人IP的敏捷性充当新闻媒介触达边缘群体的“传感神经”，同时借媒介资源突破创作天花板。

(三)培养技术理性与价值理性的“守门人”

AIGC时代，新闻生产把关难度的提升，也意味着对新闻专业人才的培养提出了新的要求，关键是要培养技术理性与价值理性的“守门人”。

一方面，技术发展对“把关人”的要求，不仅局限于新闻学、传播学、社会学等专业知识领域，还要求其在人工智能、计算机科学、数据分析等方面具备过硬的本领，是能批判性使用技术的复合型人才。另一方面，高校要将AI伦理纳入新闻专业核心课程，强化“人本验证”思维，培养技术敏感型新闻人才。

面对AIGC时，要坚守那些不讨好算法但关乎公共利益的真相，当技术不断突破边界时，要用人的判断力为工具设置“伦理刹车”。只有这样，新闻人才方能成为技术洪流中不可替代的“真相灯塔”。

结 语

AIGC顺应了数字时代内容生产快速迭代、高效传播的要求，但靠自身难以达到“生成自由度”与“内容可控性”的平衡。

随着把关角色不断泛化、把关规则融合重塑、把关难度一再提升，传统流程下的新闻把关系统已经不能满足AIGC时代的内容安全需求，把关人需要在效率与真实、流量与责任、技术与人性之间找到平衡，为确保新闻内容的质量和价值，在充分发挥算法的辅助作用时，要保持人的专业判断和编辑能力。

这样做的最终目标不是阻止AI参与新闻生产，而是通过制度、技术与人文的协同，让AI成为“有约束的赋能者”。

[李姿萱：西北政法大学新闻传播学院(艺术学院)学生；石冰冰：半岛都市报社风口财经记者]

本文刊于《全媒体探索》2025年8月号，原标题为《AIGC生产模式下新闻把关的变革与应对》。